双层PSO-ELM融合室内定位算法研究  

作　　者：陈春亚[1] 

机构地区：[1]湖南工艺美术职业学院

出　　处：《科学大众（科技创新）》2021年第5期84-86,共3页

基　　金：湖南省教育厅科学研究一般项目“高分辨率遥感影像森林类型自动识别”(18C1348)阶段性成果。

摘　　要：近年来,人们对位置服务的需求量增加,国内外高度重视室内定位问题。文章具体分析了一种双层粒子群极限学习机(POS﹣ELM)融合室内定位算法,在引入图像模糊判断后,可有效解决定位算法误差较大的问题,并进一步完成对最优放射变换矩阵的计算,实现POS﹣ELM输入。同时,文章还研究了一种漂移校正方法,有利于促进惯性导航系统(INS)误差控制。通过有机融合上述两种方法,可有效提升定位精准度,保障定位稳定性。

关 键 词：室内定位 数据融合 视觉导航系统 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]